一、epoch、batch_size和iteration名词解释，关系描述 epoch：所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型，而是分批次的进行训练，每一批里的样本 ...

的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的 ...

batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient ...

直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次 ...

epoch：训练时，所有训练图像通过网络训练一次​（一次前向传播+一次后向传播）；测试时，所有测试图像通过网络一次​（一次前向传播）。Caffe不用这个参数。 batch_size：1个batch包含的图像数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256 ...

Batch Size：批尺寸。机器学习中参数更新的方法有三种： （1）Batch Gradient Descent，批梯度下降，遍历全部数据集计算一次损失函数，进行一次参数更新，这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向，但是计算开销大，速度慢； （2）Stochastic Gradient ...

转自：http://dataunion.org/11692.html 作者：张雨石 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet ...

黄色和灰色是问题，粉色是重点。 Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等。 现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域 ...